提升抗扰动能力:时间变延迟脉冲型 memristive 神经网络稳定性新准则
本文研究了新型的稳定性标准,针对具有时间变延时的脉冲记忆神经网络(Impulsive Memristive Neural Networks, IMNNs)。随着人工智能和神经网络技术的发展,记忆电阻器(memristors)作为一种新型的非线性电子元件,被广泛应用于神经网络模型中,以增强其适应性和鲁棒性。记忆神经网络通过模拟大脑中的突触可塑性,能够处理复杂的信息处理任务。 作者Huamin Wang、Shukai Duan、Tingwen Huang、Chuandong Li和Lidan Wang在2016年的"Circuits, Systems, and Signal Processing"期刊上发表了一篇名为"Novel Stability Criteria for Impulsive Memristive Neural Networks with Time-Varying Delays"的研究论文。该论文的核心贡献在于设计了一个广义的受控脉冲记忆神经网络模型,并利用差分包含理论对其动态行为进行了深入探讨。 为了提升记忆神经网络抵抗干扰的能力,论文构建了一种考虑时间变延时的Lyapunov-Krasovskii型函数,这是一种在非线性系统稳定性分析中常用的方法。通过结合积分和单调函数方法,研究人员成功地推导出了关于延迟记忆神经网络(Delayed Memristive Neural Networks, DMNNs)的全局指数稳定性准则。这种方法对于确保网络在面对随机噪声或其他外部扰动时,能保持稳定运行至关重要。 此外,文中还指出,通过适当的控制策略,可以将带有脉冲效应的DMNNs转化为没有脉冲效应的形式,这不仅简化了系统的复杂性,还扩展了记忆神经网络理论研究的范畴。这种方法有助于理解脉冲对网络性能的影响,并为实际应用中的系统设计提供了新的视角。 最后,论文通过实例分析验证了所提出的稳定性和控制策略的有效性,证明了这些理论结果在实际工程中的实用性。这项研究对理解和优化记忆神经网络的性能,特别是在实时性和鲁棒性方面,具有重要的理论价值和实践指导意义。这篇论文为记忆神经网络的稳定性分析提供了一套有力的工具和理论基础,推动了该领域的进一步发展。
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